通常情况下，我们创建索引的时候只关注where条件，不过这只是索引优化的一个方向。优秀的索引设计应该纵观整个查询，而不仅仅是where条件部分，还应该关注查询所包含的列。索引确实是一种高效的查找数据方式，但是mysql也可以从索引中直接获取数据，这样就不在需要读数据行了。

1.创建索引一.要尽量避免全表扫描，首先应考虑在where及orderby涉及的列上建立索引 (1)在经常需要进行检索的字段上创建索引，比如要按照表字段username进行检索，那么就应该在姓名字段上创建索引，如果经常要按照员工部门和员工岗位级别进行检索，那么就应该在员工部门和员工岗位级别这两个字段上创建索引。 (2)创建索引

微信公众号：\中间件兴趣圈\作者简介：《RocketMQ技术内幕》作者索引的配置项按是否可以更改分为static属性与动态配置，所谓的静态配置即索引创建后不能修改。索引静态配置index.number\_of\_shards索引分片的数量。在ES层面可以通过es.index.max\_num

1privatestaticstring_sFingerPrint{get;set;}23///<summary4///计算机唯一标识5///</summary6

压缩索引MyISAM使用前缀压缩来减少索引的大小，从而让更多的索引可以放入内存中，这在某些情况下能极大地提高性能。默认只压缩字符串，但通过参数设置也可以对整数做压缩。MyISAM压缩每个索引块的方法是，先完全保存索引块中的第一个值，然后将其他值和第一个值进行比较得到相同前缀的字节数和剩余的不同后缀部分，把这部分存储起来即可。例如，索引块中的第

　　在MYSQL中，索引是在引擎层中而不是服务器层实现的。所以并没有统一的索引标准：不同存储引擎的索引的工作方式并不一样，也不是所有的存储引擎都支持所有类型的索引。即使多个存储引擎支持同一种类型的索引，其底层的实现也可能不同（1）BTree索引　　　　如果没有特别指明类型的话，那么就代指为BTree引擎，它使用BTree数据结构来

声明索引时要小心由于这个步骤太容易了，所以也很容易在无意间触发索引构建。如果数据集很大，构建会花很长时间。在生产环境里，这简直就是梦魇，因为没办法中止索引构建。如果发生了这种情况，你将不得不故障转移到从节点上——如果有从节点的话。最明智的建议是将索引构建当做某类数据库迁移来看待，确保应用程序的代码不会自动声明索引。索引的构建分为两步。第一步，

一.elasticSearch提供了一些基本的rest命令，基本如下：/index/_search搜索指定索引下的数据，http://ip:9200/index/_search查询当前索引下的数据/index/查看指定索引的详细信

     我们知道数据的存储和检索是两个很重要的功能，当我们的数据量大了，怎么能快速的检索数据呢，答案是使用索引，可索引具体的技术实现有很多，选择哪一种呢，我就以mysql为例记录下它为什么选择了B树作为索引的实现方式。1. 索引简介　　索引是一种用于快速查询行的数据结构，就像一本书的目录就是一个索引，如果想在一本书中找

一、什么是索引？帮助数据库系统实现高效获取数据的数据结构索引可以帮助我们快速地定位到数据而不需要每次搜索的时候都遍历数据库中的每一行。二、常见实现方式有哪些？常见索引模型有三种：哈希表、有序数组、搜索树1.哈希表(1)使用哈希表实现的索引称为哈希索引。!(https://os